Pull to refresh

Comments 40

Ну уж нет. Пойду сменю аватарку на котика.
Только на чужого, а то в случае чего вас опознают по котику.
вы действительно считаете что сменив аватарку на новую, старая удалится =)?
Думаешь, фейсбук удалит твою фотку из своей базы данных? Раньше надо было думать
Теперь я понимаю, насколько мудры женщины — они ставили котиков на аватарки задолго до научного обоснования этого явления )
Жесть, какая она есть.
Осталось дополнить эту технологию фильтром по неугодным высказываниям.
Научился!… а нет погодите, Разработал алгоритм!… точнее там пока всё в виде исследовательской работы… ну как в виде работы — вроде бы кто-то кому-то сказал, что собираются представить результаты. Когда? А чёрт его знает.

А название, да, красивое — DeepFace — Глубокое лицо по нашему.
UFO landed and left these words here
Да нет, конечно. Он ловит Вас и меня. Вдруг я есть на какой-нибудь из Ваших фотографий! Вот это будет бомба!
вы зря написали вот то слово, самое последнее. Теперь вы точно в базе. На всякий случай :)
Было бы неплохо иметь возможность сделать морфинг определенных лиц. Указываешь, мол, это лицо смешать с этим, а результат — новое лицо.
Южное Бутово — меняем внешность с 1991 года.
И толпа на фото впечатляет
> распознавать лица на фотографиях без необходимости ручной отметки пользователями.
Насколько мне известно, у facebook уже сейчас есть эта функция, или я неправ?
Была, выключили из-за нарушения privacy.
Была функция распознавания лиц, но если лицо под другим углом, то она не работала.
Даже если вы тщательно следите за своей приватностью, ваши друзья отметят вас на совместном фото, а вы можете об этом даже не узнать.
Нужно следить за свое приватностью так, чтобы у вас не было друзей или чтобы они не знали, что являются вашими друзьями :)
Опять, опять чёрт подери. Ну что значит эта вероятность? Это число из ниоткуда и ни о чём, приукрашенное журналюгами. Есть FAR и FRR. Вероятность ложного допуска и вероятность пропуска цели. Только эти два числа характеризуют систему биометрического/любого другого распознавания.
скорее всего 97.25 это EER, точка пересечения кривых FAR и FRR. Тогда приведённая вероятность — это вероятность того, что правильное лицо совпадёт само с собой. Понятно, что ни о каком распознавании в толпе преступников и речи нет. Если есть база 100 человек, то в каждой сотне пропущенных будет находиться примерно два совпадения с базой. Да, это примерно то, что выдаёт неподготовленный человек когда сравнивает фотографии с одного взгляда. Естественно, если человек сравнивает трёхмерные лица — у него всё гораздо лучше. До человека таким системам ещё далеко. Годятся они для услуг типа «пароль на комп/сайт» или «автомат чтобы приготовить каждому члену семьи его напиток». Ну, либо статистический анализ базы или анализ френдов в фэйсбуке/контактике. Ни о каких правоохранительных применениях и речи нет.
В машинном обучении другая терминология. Имеется ввиду mean accuracy — т.е. общее правильно распознанных элементов, деленное на общее количество тестовых примеров. Вы правы — для несбалансированных классов это плохая метрика. Но в статье указывается AUC score — стандартный способ оценки классификаторов, и он довольно высок.
Ни о каких правоохранительных применениях и речи нет.

Правоохранителям не обязательно получать с помощью этой технологии доказательства, которые примет любой суд.
Им достаточно «наводки\наколки», а потом — соберут улики классическим способом.
При таком раскладе, с учетом cognitive biases самих следователей, жестянка с высоким false acceptance rate начнет, при работе с большими данными, «полностью автоматически» разваливать дела.
Ну что Вы. Конечно же, дело не развалится в суде, так как в деле будут содержаться достаточные, исчерпывающие чистосердечные признания, добытые шантажом и пытками у тех случайных людей, на которых укажет машина в толпе. Машина же не может ошибаться.
Выбрать в качестве примера для алгоритма распознавания лиц человека с парализованной половиной лица — это… оригинально.
Скоро ожидаем неприметную галочку где-то в глубине настроек Privacy, что-то вроде «рассказывать всем, где я бываю», включенную, разумеется.

ФБ будет анализировать публичные камеры в городах, прикидывать, кто из юзеров где засветился, накладывать на карту мероприятий и вообще событий, и писать автопосты: «Иван Петров побывал на выставке CeBIT 2014». Прямо «Elvis has left the building» напомнило :)

Дальше — больше. Через некоторое время записи разрастутся до «Иван Петров и 5 из его друзей посетили выставку», затем до «Иван Петров с Илоной Сидоровой отлично провели день: сначала сходили на CeBIT (где встретили 5 друзей Ивана и 2 друзей Илоны), затем сходили в кафе такое-то..,» и т.д.

Ладно, может, такого и не напишут. Но ведь системы-то слежения так и будут «думать», в смысле, так и запомнят. И будет «Зачем вы ходили три года назад на площадь Ленина, где в это время пребывали зачинщики беспорядков?»
А потом твоя девушка прочитает у тебя в ленте, что ты с какой-то Алиной ходил в кино, пока она к маме ездила.
Думаю, такой трюк не очень то и законный. В Европе, например, превышение скорости фиксируется на камеры, но при этом лицо пассажира зарисовывают, ведь вмешиваться в личную жизнь человека не есть правильно. Даже скандал был, когда жена какого-то чиновника взяло письмо со штрафом и фотографией, и увидела там его с любовницей.
Следующий шаг: идентифицировать человека по затылку)
«Исследования группы Прети также показали, что запах пота индивидуален и может использоваться для идентификации личности, а также служить источником значительного объема персональных данных, включая половую принадлежность, состояние здоровья и так далее. Эти результаты заставили Прети и его коллег предположить, что аналогичную функцию может обеспечивать и ушная сера.»

Источником персональных данных предложили сделать ушную серу.

p.s. Сейчас корпорации собирают все биометрические данные, в которые больницы отправляют наши анализы (кровь, мазки, мочу, кал и т.д.). Так что всё серьезней, чем мы думаем.
Еще две вещи, которые меня беспокоят.

Во-первых, кроме того, что все больницы отправляют био-материал всего в несколько лабораторий, являющихся транснациональными корпорациями, также уничтожены местные лаборатории. По крайней мере, в Пермском крае весь материал везут в Пермь. Раньше в городах области были свои лаборатории.

Второе, все данные собираются в информационную систему, американской корпорации, замешанной в нескольких скандалах с участием ЦРУ.

Шуточки с какашками здесь неуместны. Сбор биометрических данных даёт ключи биологического воздействия на каждого человека. Например, если известно, что какой-либо активист имеет аллергию на мёд, то достаточно его покормить медовыми печеньками, а потом выставить все как несчастный случай.

Имея такую базу можно много всяких «интересных штучек» придумать. Здесь и беспилотники не нужны.
Напомнило X-Files и огромную базу образцов ДНК в деревянных ящичках
Ну вот!
А я с товарищем 5 лет назад делал что-то похожее в университете.
Приятно, что мы двигались в том же направлении, что и авторы из Фейсбука.
UFO landed and left these words here
Тем не менее, проект имеет огромный потенциал для будущего применения, как в самом Facebook, так и в области искусственного интеллекта.
А при чём здесь искусственный интеллект?
UFO landed and left these words here
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.